问财量化选股策略逻辑
- 至少5根均线重合的股票
- 昨天龙虎榜
- 9点25分涨幅小于6%
选股逻辑分析
- 该策略通过寻找至少5根均线重合的股票，寻找具有较强趋势性的股票。
- 龙虎榜可以用来筛选股票的活跃度和参与度，同时也可以帮助筛选出有实力的机构投资者。
- 9点25分涨幅小于6%的条件可以帮助筛选出未被大幅炒作的股票，从而降低买入的风险。
有何风险？
- 该策略可能会忽略股票的长期趋势，只关注短期的价格波动。
- 龙虎榜数据可能被操纵，因此需要谨慎使用。
- 9点25分涨幅小于6%的条件可能会漏掉一些已经大幅上涨的股票。
如何优化？
- 可以考虑加入更多均线指标，例如10日、20日、60日均线等，以更好地捕捉趋势。
- 可以考虑加入成交量指标，以帮助筛选出更有活力的股票。
- 可以考虑加入其他条件，例如股票的市值、市盈率等，以更好地筛选出具有投资价值的股票。
最终的选股逻辑
- 选取至少5根均线重合的股票
- 选取昨天龙虎榜中的活跃股
- 选取9点25分涨幅小于6%的股票
- 通过加入更多均线指标和成交量指标，以更好地捕捉趋势
- 通过加入其他条件，例如股票的市值、市盈率等，以更好地筛选出具有投资价值的股票
python代码参考
import tushare as ts
# 初始化pro接口
pro = ts.pro_api()
# 获取股票数据
df = pro.realtime_quotes('600036')
# 筛选均线重合的股票
df = df[df['close'].rolling(window=5).apply(lambda x: x[-1] > x[-6])]
# 筛选龙虎榜活跃股
df = df[df['turnover'] > 0.01]
# 筛选涨幅小于6%的股票
df = df[df['pct_chg'] < 0.06]
# 通过加入更多均线指标和成交量指标，以更好地捕捉趋势
df = df[df['close'].rolling(window=10).apply(lambda x: x[-1] > x[-10])]
# 通过加入其他条件，例如股票的市值、市盈率等，以更好地筛选出具有投资价值的股票
df = df[df['pe'] < 20]
# 输出筛选结果
print(df)
如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
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